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本研究では，データから識別に有用な特徴や概念を抽出し，それらを適切に統合することで高い識別能力を有する人工知能を開発することを目的とした．まず，データから有用な知識を抽出するデータマイニング手法をベースに，抽出された知識を必要に応じて選択・利用するアンサンブル学習法の開発，少ない教師データでも識別器を構築可能な教師なし，半教師あり学習法の開発を行った．また，深層学習を用いてデータ識別に有用な特徴を抽出する手法を複数提案した．さらに，開発手法を医用画像（胸部CT画像）における陰影識別，肺聴診音における正常音と異常音の識別，人工衛星画像における災害領域検出システムに応用しその有用性を明らかにした．
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